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(supermind量化策略)task17/a/换手率3%-12%、今日上涨>1主板、外盘

用户头像神盾局量子研究部
2023-08-30 发布

问财量化选股策略逻辑

选股逻辑为:选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%(比较同板块的股票涨幅)且外盘/内盘大于1.3的股票。

选股逻辑分析

该选股逻辑在对股票换手率、股价表现和资金流量进行综合考虑的基础上,选出了响应市场活跃度和资金流量的个股。

有何风险?

该选股逻辑只考虑了短期的股价表现和资金流量状况,并且外盘/内盘的指标较为简单,可能存在对股票真实价值的忽略或歪曲。

如何优化?

可以考虑将财务和基本面因素纳入到选股逻辑中,以更全面和客观的方式评估个股的价值。

最终的选股逻辑

选择换手率在3%-12%之间、今日上涨幅度大于1%(比较同板块的股票涨幅)且外盘/内盘大于1.3的股票。

同花顺指标公式代码参考

SET_GROUP(1);

/* 换手率 3%-12% */
HSL>=3 AND HSL<=12;

/* 今日涨幅 > 1% */
XTBG=FETCH(CLOSE,TODAY,1)/FETCH(CLOSE,TODAY-1,1)-1;
XTBG>1% AND XTBG<100;

/* 外盘/内盘 > 1.3 */
IF(HSL>0,
   WPL/FPL>=1.3,
   0)>0;

python代码参考

import baostock as bs
import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

#### 登陆系统 ####
lg = bs.login()

#### 获取满足条件的股票 #####
rs = bs.query_all_stock(day=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"))
stock_list = []
for code in rs.get_row_data():
    if not code.startswith('sh.') and not code.startswith('sz.'):
        continue
    if code.startswith('sh.688') or code.startswith('sz.300'):
        continue
    if code.startswith('sh.110') or code.startswith('sz.110'):
        continue

    k_data = bs.query_history_k_data_plus(
        code, "date,open,high,low,close,volume,tradestatus,swing",
        start_date=(datetime.now()-timedelta(days=3)).strftime("%Y-%m-%d"),
        end_date=(datetime.now()-timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d"), frequency="d", adjustflag="2")
    if k_data.data is None or len(k_data.data) == 0 or k_data.error_code != '0':
        continue
    df_k_data = pd.DataFrame(k_data.data, columns=k_data.fields)
    df_k_data = df_k_data[df_k_data['tradestatus']=='1'][['close', 'volume', 'swing']]
    if len(df_k_data) < 2:
        continue
    check_point1 = df_k_data.iloc[-1]['volume']/df_k_data.iloc[-2]['volume'] > 1.3
    check_point2 = df_k_data.iloc[-1]['close']/df_k_data.iloc[-2]['close'] > 1.01
    check_point3 = (df_k_data.iloc[-1]['swing']-df_k_data.iloc[-2]['swing'])/df_k_data.iloc[-2]['swing'] > 0.06
    if check_point1 and check_point2 and check_point3:
        data_list = []
        data_list.append(code)
        stock_list.append(data_list)

df = pd.DataFrame(stock_list, columns=['code'])
df_length = len(df)
if df_length > 0:
    print(df)

##### 登出系统 #####
bs.logout()
    ## 如何进行量化策略实盘?
    请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。

    select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。

    模板如何使用?

    点击图标右上方的复制按钮,复制到自己的账户即可使用模板进行回测。


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